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ビックデータ by Mind Map: ビックデータ

1. ビックデータの革命

1.1. 人は検索窓の前では正直に検索をする

1.1.1. 黒人差別

1.1.1.1. どこで、どの時間で、どんな情勢の時に調べたのかわかる

1.1.1.1.1. 選挙の戦略に効果的

1.1.2. セックスレス

1.1.3. 思想

1.1.4. 鬱

1.2. Googleトレンドを活用

1.2.1. もっとも検索されている地域がわかる

1.2.1.1. 選挙の戦略作りに活用されていた

1.2.2. 複数検索

1.2.2.1. 「クリントン トランプ」だとしたら先に入れたワードの方に投票する確率が高い

1.3. 人は誰もが嘘をつく

1.3.1. グーグル上は匿名

1.3.1.1. 人の目を気にせず入力できる

1.3.1.1.1. よりリアルな、真意の部分が見えてくる

2. 大きなデータ、小さなデータ

2.1. データサイエンスとは

2.1.1. パターンを見出す

2.1.1.1. 子供の頃、泣けば母が構ってくれる、というパターン

2.1.1.2. 愚痴ばかりこぼす人は面白くない

2.1.2. ある変数が他の変数にどう影響するのか?を見出す

2.1.2.1. 面白くないとつっけんどんになる

2.1.2.1.1. すると余計に相手にされなくなる

2.1.3. 直感頼りになってはいけない

2.1.3.1. いい結婚生活は共通の友人が必要

2.1.3.1.1. 実際は夫婦別々のコミュニティ、人間関係を持っている方が長続きしている

2.1.3.2. 喘息よりも台風の方が人を殺している

2.1.3.2.1. 実際は喘息の方が台風の70倍人を殺している

2.1.3.3. 自分勝手な解釈で物事を判断しては事実を見誤ってしまう

2.1.4. 貧困家庭出身の一流選手という神話

2.1.4.1. 貧困、シングルマザーかどうか、人種、名前の珍しさ(中流階級の方が一般的な名前だから)など様々な視点でデータを出しテイル

2.1.5. 一見関係ない

3. ビックデータの威力

3.1. 性に関するデータなど人前で言えないような「本当」の部分がデータとして出せる

4. 何がデータになるのか?

4.1. 失業者が検索した一番多いワードは・・・

4.2. 求人サイトではなく

4.3. 暇つぶしのサイトだった

4.4. こちらの予測と外れた事実

5. 秘められた検索

5.1. 社会的望まれたバイアス

5.2. アメリカのゲイ人口は?

5.2.1. ゲイは打ち明けられるものではない

5.2.2. 同性婚に対する指示が20%増えるたびにゲイ公表ユーザーは1.5倍増える

5.2.2.1. 人に言いづらい本心、革新的な部分を言う人に人は共感を得てついていきたくなる

5.3. 人の言葉を信じるな、行動を信じろ

6. 因果関係

6.1. 適量のお酒を飲む人は健康状態がいい傾向にある

6.2. 健康状態がいいから適量のお酒が飲める

6.3. 飲む人、飲まない人のグループを作り県状態に影響があるか調べる

6.3.1. A/Bテスト

6.3.1.1. FBでは1日に1000件のA/Bテストをしている

6.3.1.2. 通説を警戒せよ

6.3.1.2.1. こちらの予測とA/Bテストの差は大きい